製造業數據可視化有哪些

① 數據可視化常用的五種方式及案例分析

概念藉助於圖形化的手段，清晰、快捷有效的傳達與溝通信息。從用戶的角度，數據可視化可以讓用戶快速抓住要點信息，讓關鍵的數據點從人類的眼睛快速通往心靈深處。 數據可視化一般會具備以下幾個特點：准確性、創新性 和 簡潔性。
常用五種可視化方法
下面從最常用和實用的維度總結了如下5種數據可視化方法，讓我們來一一看一下：
一、面積&尺寸可視化對同一類圖形（例如柱狀、圓環和蜘蛛圖等）的長度、高度或面積加以區別，來清晰的表達不同指標對應的指標值之間的對比。
這種方法會讓瀏覽者對數據及其之間的對比一目瞭然。製作這類數據可視化圖形時，要用數學公式計算，來表達准確的尺度和比例。
a: 天貓的店鋪動態評分天貓店鋪動態評分模塊右側的條狀圖按精確的比例清晰的表達了不同評分用戶的佔比。從下圖中我們第一眼就可以強烈的感知到5分動態評分的用戶占絕對的比例。

b: 聯邦預算圖如下圖，在美國聯邦預算剖面圖里，用不同高度的貨幣流清晰的表達了資金的來源去向，及每一項所佔金額的比重。

c: 公司黃頁-企業能力模型蜘蛛圖如下圖，通過蜘蛛圖的表現，公司綜合實力與同行平均水平的對比便一目瞭然。

二、顏色可視化
通過顏色的深淺來表達指標值的強弱和大小，是數據可視化設計的常用方法，用戶一眼看上去便可整體的看出哪一部分指標的數據值更突出。a: 點擊頻次熱力圖比如下面這張眼球熱力圖，通過顏色的差異，我們可以直觀的看到用戶的關注點。

b: 2013年美國失業率統計在圖中可以看到，通過對美國地圖以州為單位的劃分，用不同的顏色來代表不同的失業率等級范圍，整個的全美失業率狀況便盡收眼底了。

c: 美國手機用戶城市分布圖中紅點是用iPhone的人，綠點是用安卓的人。這兩張在微博上看到的圖，第一張是美國一個城市的一覽，第二張圖特寫了紐約的市中心，尤其是曼哈頓地區。我們可以看到在市中心和主幹道的人用iPhone居多，而用安卓的人都在郊區。這也引起了人們的熱議，有的說在美國富人都住郊區別墅，所以富人愛用安卓手機；有的反駁說曼哈頓地區的人幾乎都用iPhone，說明富人喜歡用iPhone手機。不管結論如何，都足以說明用戶都被這些圖所吸引，所以可視化的方式效果真的很直觀。

註：科學家統計了2年裡30億條含有地理數據的twitter推文，根據客戶端總結出來的數據。
三、圖形可視化在我們設計指標及數據時，使用有對應實際含義的圖形來結合呈現，會使數據圖表更加生動的被展現，更便於用戶理解圖表要表達的主題。
Examples:
a: iOS手機及平板分布如下圖所示，當展示使用不同類型的手機和平板用戶佔比時，直接用總的蘋果圖形為背景來劃分用戶比例，讓用戶第一眼就可以直觀的看到這些圖是在描述蘋果設備的，直觀而清晰。

b: 人人網用戶的網購調查下圖可以看出，該數據可視化的設計直接採用男性和女性的圖形，這樣的設計讓分類一目瞭然。再結合了顏色可視化（左面藍色右麵粉色），同時也採用了面積&尺寸可視化，不同的比例用不同長度的條形。這些可視化方法的組合使用，大大加強了數據的可理解性。

四、地域空間可視化當指標數據要表達的主題跟地域有關聯時，我們一般會選擇用地圖為大背景。
這樣用戶可以直觀的了解整體的數據情況，同時也可以根據地理位置快速的定位到某一地區來查看詳細數據。
a: 美國最好喝啤酒的產地分布下圖中，通過以美國地圖為大背景，清晰的記錄了不同州所產啤酒在1987-2007年間在美國啤酒節中獲得的獎牌累計總數。再輔以顏色可視化的方法，讓用戶清晰的看到美國哪些州更盛產好喝的啤酒。

五、概念可視化通過將抽象的指標數據轉換成我們熟悉的容易感知的數據時，用戶便更容易理解圖形要表達的意義。
a: 廁所貼士下圖是廁所里貼在牆上的節省紙張的環保貼士，用了概念轉換的方法，讓用戶清晰的感受到員工們一年的用紙量之多。
如果只是描述擦手紙的量及堆積可達高度，我們還沒有什麼顯性化概念。但當用戶看到用紙的堆積高度比世界最高建築還高、同時需砍伐500多顆樹時，想必用戶的節省紙張甚至禁用紙張的情懷便油然而生了。所以可見用概念轉換的方法是多麼的重要和有效。

b: Flickr雲存儲空間達1TB的可視化描述Flickr對雲存儲空間升至1TB確實是讓人開心的事情，但相信很多人對這一數量級所代表的含義並不清晰。
所以Flickr在宣傳這一新的升級產品時，採用了概念可視化的方案。從下圖可以看出，用戶可以動態的選擇照片的大小，之後Flickr會採用動態交互的方式計算和顯示出1TB能容納多少張對應大小的圖片。這樣一來，用戶便有了清晰的概念，知道這1TB是什麼量級的容量了。

注意事項在總結了常見維度的數據可視化方法和範例之後，要再次總體強調下做數據可視化設計時的注意事項，總結了三點如下：
1）設計的方案至少適用於兩個層次：一是能夠整體展示大的圖形輪廓，讓用戶能夠快速的了解圖表所要表達的整體概念；之後再以合適的方式對局部的詳細數據加以呈現（如滑鼠hover展示）。
2）做數據可視化時，上述的五個方法經常是混合用的，尤其是做一些復雜圖形和多維度數據的展示時。
3）做出的可視化圖表一定要易於理解，在顯性化的基礎上越美觀越好，切忌華而不實。
總結：作為設計師，除了掌握方法來有針對性的設計之外，還要在平時多留心積累素材，同時培養自己的創造力和專業素養，保持一顆好奇心，才能真正的設計出樣式精美又實用的數據可視化圖表。

② 常見的數據可視化工具有哪些

1. Tableau

它是最流行的數據可視化工具之一。它使用戶能夠處理大量用於不同領域的數據集，例如，人工智慧，商業智能，機器學習等。Tableau協助數據導入和元數據管理。

Tableau的功能

帶有選件以增強操作進度提供各種擴展選項以保護數據該應用程序具有不同的版本，例如台式機，雲和伺服器可用於250個以上的應用程序。

2. Power BI

當談到最好的數據可視化工具時，我們不能忽略Power BI。它是一個數據可視化和商業智能工具。Power BI將從不同來源獲得的所有數據轉換為報表和儀錶板，使其易於理解。

Power BI的功能

您可以使用其SaaS解決方案輕松進行報告管理它可以在您的報告或儀錶板上提供實時更新讓您通過其“自然語言查詢”功能進行數據探索在混合配置下易於使用

3. Sisense

它是一個提供商業智能的數據驅動系統。Sisence收集數據，然後仔細分析數據以交互方式呈現它們。在2019年，它獲得了Finance Online的最佳商業智能獎。

Sisense的特徵

用戶可以導出不同格式的數據，例如PDF，Word，Excel，PPT等。預算友好，並提供24×7小時的技術支持。可以跟蹤數據，並且可以輕松地與其他Sisense產品集成。

4. Adaptive Insights

設計和開發此數據可視化工具是為了有效地促進您的業務。Adaptive Insights可幫助您進行計劃，預算和預測，以便您做出更好的業務決策。

適應性見解的功能

讓您與其他用戶合作。它可以使您的數據收集過程自動化，以確保包含新數據。它使您可以實時採用計劃。

5. Qlik

這是頂級的數據可視化工具之一，在世界范圍內廣泛用於將原始數據轉換為知識。配備了高級功能，它就像大腦一樣工作，無論如何都可以得到答案。

Qlik的功能

提供透明的報告和更好的可伸縮性。支持多種數據表示格式。無需任何人工輸入即可維護數據和信息。它可以幫助您了解當前的市場趨勢，以便您做出更好的決定。

關於常見的數據可視化工具有哪些，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

③ 製造業數據可視化的報表裡應該著重放入哪些指標

太多了，看你老闆想關注哪個，比較重要的有，成品庫存周轉率，項目及時完成率，設計及時完成率等等，不過那麼多你也記不住，可以直接用數據可視化工具來做，像數據模盒的數據模盒裡面就有根據製造業重點指標製作的圖表，基本上只要准備數據，托拉拽傻瓜式操作一下，圖表就出來了

④ 數據可視化軟體有哪些

數據可視化軟體如下：

1、山海鯨可視化。山海鯨可視化是一款技術自主可控的國產自研數據可視化大屏編輯軟體，通過自研CSaaS架構，不僅通過CS模式大幅降低本地私有化部署成本，同時完美兼容了BS模式的Web屬性。本軟體不僅支持對導入數據的智能識別和數據處理，同時提供了強大的可視化大屏編輯功能。

2、萬博思圖。萬博思圖提供可視化大屏模板、大屏圖表以及大屏編輯器，支持Api、靜態數據、csv等5種數據對接方式，並支持對接十多種關系型資料庫。用戶可以自行編輯大屏、背景及布局等。

3、Smartbi。Smartbi是多組件組合的數據大屏幕，默認集成Echarts4.8，支持Excel作圖，同時支持使用Excel作為報表設計器以及內置圖形、背景圖、條件格式等儀表盤樣式。通過excel插件功能並結合數據倉庫里的動態數據進行數據展現。

4、Sugar BI。Sugar BI是網路智能雲推出的BI和數據可視化平台，通過拖拽圖表組件製作數據可視化頁面。通過可視化圖表及的交互分析能力，企業可使用Sugar BI有效助力自己的業務決策。同時支持直連多種數據源並且支持私有部署，可以將Sugar BI整體部署到區域網中，具有一定的安全性。

5、Quick BI。Quick BI是一款數據消費式的BI平台，通過智能的數據分析和可視化能力幫助企業構建數據分析系統。Quick BI的基本對象是數據源、數據集、電子表格、儀錶板以及數據門戶，用戶可以將各種不同的數據源中的表創建為數據集，並對已添加的數據集做編輯、移動和刪除操作。

⑤ 數據可視化適合哪些行業和應用場景

對於需要大屏展示數據並且追求數據展示精準生動的群體來說，Hightopo 都有其用武之地。目前大屏在通信、醫療、化工、司法、餐飲、環保、農業、電商、製造等各個行業都有真實應用場景。

品牌推廣類：適合展會、媒體訪問等公眾場合，展示效果顯著凸顯特色，清晰展現數據，是企業和品牌彰顯形象的優先手段。

商業溝通類：適用於凸顯公司或機關的業務的能力以及主要特色業務，接待領導或者來訪客戶時，使其對公司有一個較清晰的定位和對公司業務有一個初步了解，提高公司核心競爭力，是傳播公司業務的窗口。

數據分析類：根據行業現行模式，重點分析展現數據，展現效果直觀、快速、易於接收。分析類的大屏對數據進行對比、串聯，在展示美觀的同時不影響數據的精準性。領導通過分析大屏能夠掌握公司整體趨勢和核心競爭力。

數據監控類：針對企業運營的性質，重點展現關鍵指標，關注數據實時性，強調數據的精準性。監控大屏可以輔助決策，在對實時情況有整體的了解之後，可以快速的做出決策，保證工作效率的快速性和可控性。

hightopo

數據可視化的基本手段：

1、數據可視化，是關於數據視覺表現形式的科學技術研究。其中，這種數據的視覺表現形式被定義為，一種以某種概要形式提取出來的信息，包括相應信息單位的各種屬性和變數。

2、數據可視化主要旨在藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。但是，這並不就意味著數據可視化就一定因為要實現其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是為了看上去絢麗多彩而顯得極端復雜。

3、數據可視化與信息圖形、信息可視化、科學可視化以及統計圖形密切相關。當前，在研究、教學和開發領域，數據可視化乃是一個極為活躍而又關鍵的方面。「數據可視化」這條術語實現了成熟的科學可視化領域與較年輕的信息可視化領域的統一。

而 HT 擁有一套完整豐富的 2D 組態可供用戶快速上手搭建，展示上擁有獨特的主題風格設計，在各種比例下不失真，加上布局機制，解決了不同屏幕比例下的展示問題。通過數據對接的載入，可以搭建出一套完整的數據可視化系統的解決方案，應多各種行業上數據展示的需求。

(5)製造業數據可視化有哪些擴展閱讀

Hightopo 是基於 HTML5 標准技術的 Web 前端 2D 和 3D 圖形界面開發框架。非常適用於實時監控系統的界面呈現，廣泛應用於電信網路拓撲和設備管理，以及電力、燃氣等工業自動化 (HMI/SCADA) 領域。Hightopo 提供了一套獨特的 WebGL 層抽象，將 Model–View–Presenter (MVP) 的設計模型延伸應用到了 3D 圖形領域。使用 Hightopo 您可更關注於業務邏輯功能，不必將精力投入復雜 3D 渲染和數學等非業務核心的技術細節。

多年來數百個工業互聯網可視化項目實施經驗形成了一整套實踐證明的高效開發流程和生態體系，可快速實現現代化的、高性能的、跨平台桌面Mouse/移動Touch/虛擬現實VR圖形展示效果及交互體驗。

⑥ 數據可視化有哪些圖表類型

數據可視化的圖表類型有折線圖、散點圖、曲線圖、柱狀圖、直方圖、雷達圖。還有一維、二維、三維圖。靜態圖，動態圖，等等。

⑦ 常用的數據可視化方式有哪些

1、面積&尺寸可視化

對同一類圖形(例如柱狀、圓環和蜘蛛圖等)的長度、高度或面積加以區別，來清晰的表達不同目標對應的目標值之間的比照。

這種辦法會讓閱讀者對數據及其之間的比照一目瞭然。製作這類數據可視化圖形時，要用數學公式核算，來表達准確的標准和份額。

2、顏色可視化

經過顏色的深淺來表達目標值的強弱和巨細，是數據可視化規劃的常用辦法，用戶一眼看上去便可全體的看出哪一部分目標的數據值更突出。

3、圖形可視化

在咱們規劃目標及數據時，使用有對應實際含義的圖形來結合呈現，會使數據圖表愈加生動的被展示，更便於用戶了解圖表要表達的主題。

4、地域空間可視化

當目標數據要表達的主題跟地域有關聯時，咱們一般會挑選用地圖為大布景。

這樣用戶能夠直觀的了解全體的數據情況，同時也能夠依據地理位置快速的定位到某一區域來查看詳細數據。

5、概念可視化

經過將籠統的目標數據轉換成咱們熟悉的簡單感知的數據時，用戶便更簡單了解圖形要表達的意義。

⑧ 數據可視化的三種類型

數據可視化的三種類型有：

餅圖中的數據點 （數據點：在圖表中繪制的單個值，這些值由條形、柱形、折線、餅圖或圓環圖的扇面、圓點和其他被稱為數據標記的圖形表示。相同顏色的數據標記組成一個數據系列。）顯示為整個餅圖的百分比。

⑨ 常見的數據可視化方法有哪些

時態

時態可視化是數據以線性的方式展示。最為關鍵的是時態數據可視化有一個起點和一個終點。時態可視化的一個例子可以是連接的散點圖，顯示諸如某些區域的溫度信息。

多維

可以通過使用常用的多維方法來展示目前二維或高維度的數據。多維的展示使得效果更加多元化，滿足企業的需求。

分層

分層方法用於呈現多組數據。這些數據可視化通常展示的是大群體裡面的小群體。分層數據可視化的例子包括一個樹形圖，可以顯示語言組。

網路

在網路中展示數據間的關系,它是一種常見的展示大數據量的方法。結構較為復雜。

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⑩ 常用的數據可視化工具有哪些

常用的數據可視化工具有很多，例如：思邁特軟體Smartbi。數據可視化是關於數據視覺表現形式的科學技術研究，是指將大型數據集中的數據以圖形圖像形式表示，並利用數據分析和開發工具發現其中未知信息的處理過程。與信息圖形，信息可視化，科學可視化以及統計圖形密切相關。

數據可視化是一個處於連續不斷演化當中的概念，其邊界在不斷擴大。具體指的是技術上比較高級的技術方法，而這些技術方法容許運用圖形，圖像處理，計算機視覺及其用戶界面，通過表達，建模及其對立體，表面，屬性以及動畫的顯示，對數據信息加以可視化詮釋。與立體建模之類的特殊技術方法相比較，數據可視化所涵蓋的技術方法要廣泛得多。

常用的數據可視化工具我們可以到思邁特軟體Smartbi了解一下。思邁特軟體Smartbi在國內BI 領域處於領先地位，產品廣泛應用於金融、地產、政府、製造、零售等眾多行業，擁有3000+行業頭部客戶，典型客戶包括：華為、阿里巴巴、萬達、中國銀行、交通銀行、深交所、蒙牛、vivo、京東方等。